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极小化总完工时间批调度问题的两种蚁群算法被引量：22: 2010年; 针对考虑工件尺寸不同,求解目标为极小化总完工时间的批调度问题,考虑不同的编码方式,提出了基于工件序列的蚁群算法和基于批序列的蚁群算法。基于工件序列的蚁群算法算法采用传统的工件序列编码,需要启发式规则进行分批;基于批序列的蚁群算法算法利用蚁群算法构建性编码的特点,不需要启发式规则,而采取直接分批的方式编码,充分发挥蚁群算法自身的搜索能力。针对总完工时间的优化目标,基于批序列的蚁群算法算法引入批权重构建启发式信息;针对批调度特有性质,基于批序列的蚁群算法算法加入新的信息素更新变量,设置不同的信息素初始值,并采用局部优化技术等改进措施,以克服传统蚁群算法收敛速度慢,易陷入局部最优的缺点。通过对比实验验证了所提算法的有效性。; 许瑞陈华平邵浩王栓狮; 关键词：批调度工件尺寸总完工时间蚁群算法启发式算法

一种差异工件单机批调度问题的蚁群优化算法被引量：22: 2009年; 由于在利用蚁群算法构建差异工件(即工件有尺寸差异)单机批调度问题的解时,批的加工时间是不确定的,从而不能类似于经典调度问题的蚁群算法把批加工时间的倒数作为蚁群算法中的启发式信息,引入批的利用率和批的负载均衡率作为蚁群算法中的启发式信息,提出了JACO(ant colony optimization based a job sequence)和BACO(ant colony optimization baseda batch sequence)两种蚁群优化算法.在算法JACO中,解的编码为工件序列,它对应着用BF(best fit)分批规则生成的调度方案,信息素代表工件间的排列顺序;在算法BACO中,解的编码为批序列,信息素代表工件间的批相关性,由此信息素通过中间信息素量来构造相应的解,并引入特定的局部优化策略,提高了算法的搜索效率.实验表明,与以往文献中的SA(simula-ted annealing)、GA(genetic algorithm)算法以及FFLPT(first-fit longest processing time)、BFLPT(best-fit longest processing time)启发式规则相比,算法JACO和BACO明显优于它们,且BACO算法比JACO算法效果更好.; 王栓狮陈华平程八一李燕; 关键词：调度批处理机蚁群优化算法组合优化

模糊制造系统中的不同尺寸工件单机批调度优化被引量：18: 2008年; 将工件尺寸不同的单机批调度问题扩展到模糊制造系统中,建立了基于模糊批加工时间和模糊批间隔时间的制造跨度模型,提出了一种集成粒子群优化和差异演化的混合算法,将制造跨度最小化。为提高算法的收敛速度,设计了基于工件优先值向量的统一编码方式,并采用线性的缩放因子以确保足够的差异化信息;为解决差异演化算法早熟收敛的问题,将粒子群优化的全局搜索技术嵌入了差异演化算法;最后,在解码时利用批调度的启发式算法,将混合算法的个体加以优化分批。仿真实验结果验证了该混合算法的求解性能优于目前文献中的其他算法。; 程八一陈华平王栓狮; 关键词：生产调度批处理机粒子群优化模糊加工时间

差异工件批调度问题研究与算法设计: 调度问题是组合优化领域中的一类重要问题，在柔性制造系统、现代物流、计算机科学等领域有着非常广泛的应用。批调度问题是重要的一类现代调度问题，它打破了经典调度问题中对机器的限制，即一台机器可以同时加工多个工件而非仅仅一个工件...; 王栓狮; 关键词：差异工件批调度问题组合优化蚁群优化算法; 文献传递

基于DNA进化算法求解工件尺寸不同的单机批调度问题被引量：4: 2009年; 工件尺寸不同的批调度问题兼具古典调度和批调度的性质,单机环境下该问题的制造跨度为NP完全问题.本文提出一种改进的DNA进化算法对单机问题的制造跨度进行优化,引入分裂、水平选择、变异、垂直选择四种算子,对其中的垂直选择算子做了重新设计,采用概率选择机制对变异个体进行选择,避免进化过程陷入局部最优.在解码时,采用Batch First Fit算法对进化过程产生的解作分批处理.实验中对各类不同规模的算例均进行仿真,结果表明改进的DNA进化算法的有效性.; 程八一陈华平王栓狮; 关键词：生产调度批处理机不同尺寸工件

自适应蚁群算法在双向生产车间调度中的应用被引量：12: 2008年; 本文将蚁群算法与双向调度算法结合,用以解决以生产周期和关键工件交货期为优化目标的车间作业调度问题。在传统的蚁群算法的基础上自适应调整挥发系数,ρ采用新的启发式信息——机床利用率来定义能见度函数ηij(t),采用了新的allowed表更新方式。最后通过仿真实验证实了本文的自适应蚁群算法在车间作业的双向调度中优于现在广泛采用的遗传算法。; 李燕陈华平王栓狮叶树昱; 关键词：自适应蚁群算法

单机不同尺寸工件批调度问题的优化算法被引量：6: 2008年; 研究了单机环境下不同尺寸工件的批调度问题,引入微粒群算法对制造跨度进行优化。首先给出了问题的微粒表达形式,并根据问题的离散优化特性对微粒状态的更新方法进行了改进;然后将微粒群算法和分批的启发式算法进行有效结合,改善近似解的质量。实验中对各类不同规模的算例均进行了仿真,结果表明了微粒群算法的有效性。; 程八一陈华平王栓狮; 关键词：生产调度批处理机微粒群算法组合优化

基于微粒群算法的单机不同尺寸工件批调度问题求解被引量：12: 2008年; 提出了一种改进的具有全局搜索能力的微粒群算法,对工件尺寸有差异的单机批调度问题的制造跨度进行优化。针对问题中工件尺寸不同且分批加工的特点,设计了微粒的编码方式;对进化过程中产生的极优解,采用了混沌优化策略进行改进,避免早熟收敛的问题。仿真实验结果表明,本文算法的时间性能和近似解质量均优于现有的其他方法。; 程八一陈华平王栓狮; 关键词：生产调度批处理机不同尺寸工件微粒群算法

优化差异工件单机批调度问题的改进蚁群算法被引量：8: 2009年; 研究了单机环境下工件尺寸有差异的批调度问题,设计了一种改进蚁群算法对问题的制造跨度进行优化。首先引入了Metropolis准则的概率选择机制作为路径激励策略,避免蚁群算法过早收敛的问题;然后采用了BatchFirstFit算法对蚁群的路径进行解码,以产生可行的分批方案。最后选取了问题的所有24类算例,将改进的蚁群算法和遗传算法及模拟退火算法进行了全面的对比实验,结果验证了改进的蚁群算法的有效性。; 程八一陈华平王栓狮; 关键词：批调度不同尺寸工件蚁群算法组合优化

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王栓狮